李 剛，彭 芳，孔德璇，劉彥華，吳 磊，李彥霖

(1.貴州省氣象臺，貴州 貴陽 550002；2.貴州省山地環(huán)境氣候研究所，貴州 貴陽 550002；3.貴州省黔西南布依族苗族自治州氣象局，貴州 興義 562400)

0 引言

伴隨數(shù)值天氣預報技術(shù)的不斷發(fā)展和計算機性能提升，數(shù)值天氣預報時、空分辨率得到前所未有的提高，預報模式及產(chǎn)品種類層出不窮。因此，在有限時間內(nèi)選擇更好的預報模式進行產(chǎn)品制作和有效的決策服務顯得十分重要[1]。在業(yè)務應用中，全面了解一個模式的預報性能非常關鍵，因此，對模式預報進行評估和檢驗不但有助于知曉該模式在不同地區(qū)不同時間上的差異，更有助于在預報服務中選擇不同的預報要素[2]。

在現(xiàn)行業(yè)務中，不但擁有ECMWF、GRAPES和GFS等全球大尺預報模式，也有各區(qū)域中心、發(fā)達省市發(fā)展的中尺度預報模式，諸如：華南、華東及華中等高分辨率中尺度區(qū)域預報模式。為更好進行預報服務，業(yè)務中對模式預報進行個例分析、形勢場對比及要素檢驗和評估的工作較多，有著很多有意義的成果[3-6]?？祶沟萚7]利用GRAPES模式對西南地區(qū)2014、2015年夏季2 m溫度進行檢驗，發(fā)現(xiàn)回歸分析技術(shù)對預報模式訂正在一定程度上能改進預報效果。王丹等[8]對2012年SCMOC在08時及20時起報的溫度精細化指導產(chǎn)品在陜西區(qū)域進行質(zhì)量檢驗，表明模式預報準確率存在明顯的季節(jié)變化，且08時起報的預報性能優(yōu)于20時的。為了解ECMEF細網(wǎng)格預報對廣安地區(qū)暴雨的預報性能，王平[9]利用2015—2017年廣安地區(qū)4個國家站160個區(qū)域站對中雨以上量級降水進行檢驗，發(fā)現(xiàn)通過對ECMWF提供的不同量級降水進行一定條件限定后能較好地改善暴雨的預報質(zhì)量。為建設貴州中西部道路結(jié)冰監(jiān)測預警預報系統(tǒng)，李剛等[10]應用2012—2014年冬季SCMOC、T639、ECMWF和JMA 4個預報中心產(chǎn)品，對影響道路結(jié)冰的氣象因子進行檢驗分析，針對不同預報要素進行最優(yōu)模式選取。可見，對模式預報的檢驗不但能定量了解不同預報產(chǎn)品對不同區(qū)域的性能表現(xiàn)，還有助于業(yè)務最優(yōu)模式預報的選取，進行更好的預報制作和決策服務。

為進一步提高預報服務水平，近年來貴州相繼引入不少高分辨中尺度區(qū)域模式，但對其預報性能基本是主觀經(jīng)驗的定性理解，客觀的定量檢驗和評估較少。為發(fā)揮不同模式預報的最大優(yōu)勢，客觀定量地描述各模式在貴州不同時、空上的優(yōu)劣表現(xiàn)顯得十分重要。為此，本文將對華南3 km高分辨中尺度模式預報所提供的氣溫預報在貴州區(qū)域內(nèi)進行檢驗和評估，旨在業(yè)務應用中提供量化指標和參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料

利用2018年1—10月貴州省85個國家觀測站逐日最高(低)氣溫實況資料，對華南區(qū)域預報中心所提供的貴州區(qū)域內(nèi)3 km高分辨率模式的氣溫預報進行質(zhì)量檢驗和評估。檢驗內(nèi)容包括08時和20時起報的72 h內(nèi)的逐24 h最高(低)氣溫預報。

1.2 檢驗方法

因考慮到鄰域法(最近點)取格點預報值作為該站點預報值時誤差過大，因為貴州地勢落差大，鄰域法所取的格點預報值與觀測站點不在同一海拔高度較多。故采用雙線性內(nèi)插法方式取測站周圍4個格點預報值，按其到測站距離的反比為權(quán)重(4個點權(quán)重之和為1)取值作為該觀測站預報值。

本文主要采用預報準確率和平均均方根誤差對各站點氣溫預報進行檢驗。

預報準確率即中國氣象局對各省、市氣象部門的考核標準，按絕對誤差2.0 ℃為閾值進行判斷，即|預報值-觀測值|≤2 ℃為正確，否則為錯誤。

均方根誤差(RMSE)其計算方式如下：

(1)

式中，F(xiàn)i為預報值，Oi為觀測值，n為資料長度。

2 檢驗結(jié)果

2.1 日最高(低)氣溫預報檢驗

為說明華南3 km高分辨率區(qū)域模式氣溫預報在貴州預報的總體性能，表1給出2018年1—10月08時和20時起報的72 h內(nèi)逐24 h預報的最高(低)氣溫預報檢驗結(jié)果。由表1看出，在08時或20時起報的氣溫預報，日最高(低)氣溫預報性能隨預報時效的延長差異甚小，其誤差均在1%左右，即72 h預報時效內(nèi)模式預報相對較穩(wěn)定，沒有太大波動。最高氣溫預報，08時和20時起報中72 h內(nèi)其預報準確率均在50%左右；24 h預報上，08時起報的準確率比20時偏高0.9%；48 h和72 h預報中，08時起報的準確率比20時偏低0.5%以下，但均方根誤差比20時起報的小，說明其預報性能較20時穩(wěn)定。因此，華南3 km中尺度預報模式所提供的氣溫預報相對于貴州而言，08時起報的預報效果優(yōu)于20時的。

表1檢驗中， 08時和20時起報的最低氣溫預報，相對于最高氣溫預報其平均準確率提高20%以上，總體平均準確率在75%左右，RMSE均小于2.0 ℃，差異最大為08時起報的24 h預報，最低氣溫預報比最高氣溫預報準確率提高27.3%。因此，華南3 km高分辨氣溫預報在貴州更具參考價值。在24～72 h的逐24 h預報中，08時起報的平均準確率均高于20時的2.5%，平均均方根誤差08時低于20時起報的0.2 ℃左右。與最高氣溫相似，即總體上08時的最低氣溫預報性能和準確率均優(yōu)于20時的。

表1 2018年1—10月 貴州省日最高(低)氣溫預報誤差統(tǒng)計Tab.1 Error statistics of daily Maximum(Minimum)temperature forecast in Guizhou from January to October 2018

2.2 24～48 h的最高(低)氣溫預報檢驗

由圖1a和圖1b看出，最高氣溫在貴州的北部、西南部及南部地區(qū)RMSE較低，預報效果相對較好；在西北部和東部地區(qū)RMSE相對較高，預報效果相對較差。不同之處在于08時起報的預報其RMSE相對20時起報的平均偏高0.5 ℃左右，故20時起報的效果優(yōu)于08時的。由圖1c和圖1d看出，20時起報的最高氣溫預報比08時起報的平均準確率高出3%，并且反映在省的北部、西南部及南部地區(qū)有著較高的預報準確率，而西北部、東部地區(qū)預報平均準確率相對較低。由此可知，在24～48 h的最高氣溫預報中，華南3 km高分辨率區(qū)域模式氣溫預報在貴州省的北部至西南部一帶具有較高的參考價值。

圖2a和圖2b中顯示，相對圖1的最高氣溫預報情況，其RMSE有著大幅度的下降，平均減小2.0 ℃左右，全省RMSE均在2.5 ℃以下，其中在省的東北和西南部地區(qū)其RMSE低于2.0 ℃。08時起報與20時起報相比，貴州中部以南的RMSE大于2.5 ℃的區(qū)域明顯減小，而省的東北部及西南部RMSE小于2.0 ℃區(qū)域大幅度增加，表明08時起報的最低氣溫預報效果較優(yōu)于20時的。由圖2c和圖2d可知，最低氣溫預報相對于圖1最高氣溫預報準確率平均提升30%左右，在空間分布上，同樣表現(xiàn)出08時起報的優(yōu)于20時，且西部和東北部準確率較高，與RMSE表現(xiàn)較相似。所以相對最高氣溫預報，華南3 km高分辨率第24～48 h的最低氣溫預報，更具參考價值。

2.3 逐月檢驗

由圖3a和圖3b看出，08時和20時起報的72 h內(nèi)逐24 h最高氣溫預報的RMSE在2018年1—10月各月份上表現(xiàn)十分相似，且隨著預報時效的增加其誤差變化較小。但在同一起報時次中，不同月份表現(xiàn)的預報效果差異較大，1—5月RMSE均在4.0 ℃以上，預報效果較差，6—8月RMSE最低，均在2.5 ℃以下，最小為7月1.5 ℃左右，其預報效果在10個月中最為突出，9、10月RMSE在2.0～3.5 ℃，預報效果較一般。由圖3c和圖3d看出，08時與20時起報上各月總體趨勢較為一致，1—5月平均預報準確率均在40%以下；9月和10月效果一般，其預報準確率為40%和65%左右，預報效果最好為6—8月其平均報準確率均在70%以上，最高為20時起報的24 h預報，準確率為77%。

圖1 2018年1—10月24～48 h最高氣溫預報的平均均方根誤差(a為20時，b為08時，單位：℃)和預報準確率(c為20時，d為08時，單位：%)的空間分布Fig.1 Spatial distribution of the RMS error(a：20∶00；b：08∶00；uint：℃)and forecast accuracy scores(c：20∶00；d：08∶00；uint：%)of maximum temperature for 24～48 h over Guizhou from January to October 2018

圖2 2018年1—10月24～48 h最低氣溫預報的平均均方根誤差(a為20時，b為08時，單位：℃)和預報準確率(c為20時，d為08時，單位：%)的空間分布Fig.2 Spatial distribution of the RMS error(a：20∶00；b：08∶00；uint：℃)and forecast accuracy scores(c：20∶00；d：08∶00；uint：%)of daily minimum temperature for 24～48 h over Guizhou from January to October 2018

圖3 2018年1—10月72 h預報時效內(nèi)最高氣溫的逐月平均均方根誤差(a為20時，b為08時，單位：℃)和平均預報準確率(c為20時，d為08時，單位：%)Fig.3 Verification results of the RMS error(a: 20∶00; b: 08∶00; unit: ℃)and forecast accuracy scores(c: 20∶00; d: 08∶00; unit: %)of maximum temperature for 72 h from January to October of 2018

圖4a和圖4b中顯示，08時和20時起報場上，最低氣溫預報其表現(xiàn)形勢與最高氣溫預報相似，但RMSE相對圖3下降1.0～2.4 ℃。圖4中08時相對20時起報的RMSE平均減少0.5 ℃左右，同樣表現(xiàn)在1—5月誤差最大，RMSE均在2.0 ℃以上，9—10月次之，RMSE低于2.0 ℃，6—8月預報性能最好，其RMSE平均低于1.5 ℃。圖4c和圖4d中，最低氣溫預報準確率相對圖3最高氣溫平均增加20%～30%，且08時較20時平均準確率增加3%～5%。同樣表現(xiàn)在1—5月預報效果較差，準確率平均60%左右，9—10月次之，準確率80%左右，6—8月預報性能最好，預報準確率均在90%以上。

從最高(低)氣溫逐月檢驗中，08時起報的預報效果總體優(yōu)于20時，華南3 km高分辨率區(qū)域預報模式對貴州氣溫預報在6—8月預報效果最好，預報性能也最為穩(wěn)定，其次為9—10月，最差為1—5月。因此，業(yè)務應用中夏季(6—8月)華南3 km高分辨率區(qū)域模式提供的氣溫預報更具有參考意義，特別是最低氣溫預報。

2.4 主要城市站檢驗

圖5是華南3 km高分辨率區(qū)域模式2018年7月08時與20時起報的9個地州市各城市站上最高氣溫對比分析結(jié)果。

由圖5a和圖5b看出，08時與20時起報場上，最高氣溫在各站點72 h預報內(nèi)隨著預報時效增加，其RMSE均有不同程度變化，但波動不大，誤差均在0.5 ℃內(nèi)。9個城市站比較中，凱里站預報性能最差，RMSE均在2.5 ℃以上；貴陽站與都勻站的預報效果最好，RMSE表現(xiàn)最低，均在1.3 ℃以下。圖5c和圖5d中，08時與20時起報上，各城市站中都勻站平均準確率均最高，72 h預報內(nèi)均在90%以上，凱里站最低不足70%。此外，在除都勻、凱里站外的7個站中，20時起報的預報準確率多數(shù)在75%左右，波動不大；而08時起報上，準確率在70%～90%間。說明各城市站上08時的預報效果優(yōu)于20時的，但隨著預報時效延長，預報效果波動性大，不如20時的穩(wěn)定。

圖4 2018年1—10月72 h預報時效內(nèi)最低氣溫的逐月平均均方根誤差(a為20時，b為08時，單位：℃)和平均預報準確率(c為20時，d為08時，單位：%)Fig.4 Verification results of the RMS error(a: 20∶00; b: 08∶00; unit: ℃)and forecast accuracy scores(c: 20∶00; d: 08∶00; unit: %)of daily Minimum temperature for 72 h from January to October of 2018

圖5 2018年7月72 h內(nèi)各地州城市站逐24 h最高氣溫平均均方根誤差(a為20時，b為08時，單位：℃)和預報準確率(c為20時，d為08時，單位：%)Fig.5 Verification results of the RMS error(a: 20∶00; b: 08∶00; unit:℃)and forecast accuracy scores(c: 20∶00; d: 08∶00; unit :%)of maximum temperature for 72 h in July 2018

由圖6a和圖6b看出，08時和20時起報的最低氣溫中，相對圖5中的最高氣溫預報，其平均均方根誤差大幅度減小，特別在72 h預報內(nèi)畢節(jié)站和水城站RMSE均在1.0 ℃以下，表現(xiàn)了華南3 km高分辨率預報所提供的最低氣溫預報在各城市站上極具預報能力；圖6c和圖6d中顯示，相對最高氣溫預報，最低氣溫預報準確率總體提升10%～15%，除遵義站和凱里站準確率未超過80%外，其余各站均在90%以上，最高為興義站，24 h預報準確率達100%。

圖6 2018年7月72 h內(nèi)各地州城市站逐24 h最低氣溫平均均方根誤差(a為20時，b為08時，單位：℃)和預報準確率(c為20時，d為08時，單位：%)Fig.6 Verification results of the RMS error(a: 20∶00; b: 08∶00; unit:℃)and forecast accuracy scores(c: 20∶00; d: 08∶00; unit :%)of Minimum temperature for 72 h in July 2018

2.5 個例檢驗

為進一步檢驗華南3 km高分辨率區(qū)域模式所提供的氣溫預報在貴州省的預報性能，隨機選取2018年7月18日的高溫天氣過程進行檢驗。

表2中給出了華南3 km區(qū)域模式7月15—17日每天所提供的20時起報的氣溫預報對7月18日貴州全省的最高(低)氣溫預報及35.0 ℃以上高溫事件的檢驗統(tǒng)計情況。表2中看出，72 h預報內(nèi)最高(低)氣溫預報準確率差異不大，均在80.0%左右，其中，最高氣溫預報在72 h表現(xiàn)最好，達82.4%?？梢?，華南3 km高分辨模式預報在整個高溫天氣過程中對日最高(低)氣溫預報把握較好。針對7月18日35.0 ℃以上的高溫事件，全省85個國家觀測站中實況出現(xiàn)了39個，表中看出，24 h的高溫事件預報準確率達80.0%，漏報率18.0%，48 h的高溫事件預報準確率達76.0%，漏報率21.0%，72 h的高溫事件預報準確率達83.5%，漏報率15.3%，較好地反映了華南3 km高分辨率區(qū)域預報對此次高溫事件的預報性能。

表2 7月18日氣溫預報檢驗統(tǒng)計Tab.2 Test statistics of temperature forecast on July 18

3 結(jié)論

本文利用2018年1—10月貴州省85個國家觀測站的氣溫實況資料，對華南區(qū)域預報中心提供的3 km高分辨率氣溫預報在貴州地區(qū)進行質(zhì)量檢驗，得到如下結(jié)論：

①72 h預報內(nèi)隨著預報時效的增加預報準確率差異較小，08時起報的最高(低)氣溫預報準確率略高于20時的，最低氣溫預報準確率平均超出最高氣溫預報20%以上，華南3 km高分辨率氣溫預報對貴州最低氣溫預報具有較高的指導作用。

②在第24～48 h的最高(低)氣溫預報中，空間分布上，08時和20時起報場上均表現(xiàn)出在貴州省的東北至西南一帶預報準確率高于其它地區(qū)，且08時起報的預報性能優(yōu)于20時的，最低氣溫預報準確率優(yōu)于最高氣溫。月份上，表現(xiàn)為6—8月的預報性能在10個月中較好，特別7月份的預報可參考性更強。

③對貴州9個主要城市國家觀測站對比分析。9個站中除凱里站最高氣溫預報準確率為70%左右，其余都在75%～90%之間；最低氣溫預報準確率除凱里站為80%左右外，其余各站均在90%以上，興義站20時起報的24 h預報達100%。由此可見，華南3 km高分辨率預報模式對貴州7月份各城市站點具有較高的參考作用。

④針對2018年7月18日高溫天氣過程的檢驗，華南3 km高分辨率模式提供的氣溫預報在最高(低)氣溫預報及35.0 ℃以上的高溫事件預報中，準確率均在80.0%以上，該模式較好地反映了貴州省的實況天氣，故該模式對貴州高溫預報具有較好的參考價值。